package com.yzy.leetcode;


import com.yzy.common.ListNode;

import java.util.*;

/**
 * Description:
 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

 进阶:

 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

 示例:

 LRUCache cache = new LRUCache( 2  缓存容量  );

        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        cache.get(1);       // 返回  1
        cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
        cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
        cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
        cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
        cache.get(3);       // 返回  3
        cache.get(4);       // 返回  4

 * Date: 2019-02-27
 *
 * @author youzhiyong
 */
public class LeetCode146 {

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache obj = new LRUCache(2);
        obj.put(1,1);
        obj.put(2,2);
        obj.put(3,3);
        System.out.println(obj.get(2));
        obj.put(4,4);
        System.out.println(obj.get(2));
    }

    static class LRUCache {

        Cache<Integer, Integer> cache;
        int capacity = 0;
        public LRUCache(int capacity) {
            cache = new Cache<>(capacity);
            this.capacity = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            return cache.getOrDefault(key, -1);
        }

        public void put(int key, int value) {
            cache.put(key, value);
        }

        private class Cache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

            Cache(int capacity) {
                super(capacity, 0.75f, true);
            }

            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
                return size() > capacity;
            }
        }
    }

}
